論文の概要: Additional Look into GAN-based Augmentation for Deep Learning COVID-19 Image Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.14705v2
• Date: Fri, 2 Feb 2024 20:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 02:40:13.221283
• Title: Additional Look into GAN-based Augmentation for Deep Learning COVID-19 Image Classification
• Title（参考訳）: 深層学習型COVID-19画像分類のためのGANによる拡張の検討
• Authors: Oleksandr Fedoruk, Konrad Klimaszewski, Aleksander Ogonowski and Micha{\l} Kruk
• Abstract要約: 我々は,GANに基づく拡張性能のデータセットサイズ依存性について,小サンプルに着目して検討した。 両方のセットでStyleGAN2-ADAをトレーニングし、生成した画像の品質を検証した後、マルチクラス分類問題における拡張アプローチの1つとしてトレーニングされたGANを使用する。 GANベースの拡張アプローチは、中規模および大規模データセットでは古典的な拡張に匹敵するが、より小さなデータセットでは不十分である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.1795052451257
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The availability of training data is one of the main limitations in deep learning applications for medical imaging. Data augmentation is a popular approach to overcome this problem. A new approach is a Machine Learning based augmentation, in particular usage of Generative Adversarial Networks (GAN). In this case, GANs generate images similar to the original dataset so that the overall training data amount is bigger, which leads to better performance of trained networks. A GAN model consists of two networks, a generator and a discriminator interconnected in a feedback loop which creates a competitive environment. This work is a continuation of the previous research where we trained StyleGAN2-ADA by Nvidia on the limited COVID-19 chest X-ray image dataset. In this paper, we study the dependence of the GAN-based augmentation performance on dataset size with a focus on small samples. Two datasets are considered, one with 1000 images per class (4000 images in total) and the second with 500 images per class (2000 images in total). We train StyleGAN2-ADA with both sets and then, after validating the quality of generated images, we use trained GANs as one of the augmentations approaches in multi-class classification problems. We compare the quality of the GAN-based augmentation approach to two different approaches (classical augmentation and no augmentation at all) by employing transfer learning-based classification of COVID-19 chest X-ray images. The results are quantified using different classification quality metrics and compared to the results from the literature. The GAN-based augmentation approach is found to be comparable with classical augmentation in the case of medium and large datasets but underperforms in the case of smaller datasets. The correlation between the size of the original dataset and the quality of classification is visible independently from the augmentation approach.
• Abstract（参考訳）: トレーニングデータの可用性は、医学画像のディープラーニング応用における大きな制限の1つだ。 データ拡張は、この問題を克服するための一般的なアプローチである。 新しいアプローチは機械学習ベースの拡張であり、特にGAN(Generative Adversarial Networks)を使用する。 この場合、GANは元のデータセットに似た画像を生成し、全体的なトレーニングデータ量が大きくなると、トレーニングされたネットワークのパフォーマンスが向上する。 GANモデルは、ジェネレータと識別器の2つのネットワークで構成され、フィードバックループに相互接続して競合環境を生成する。 この研究は、nvidiaが限定的なcovid-19胸部x線画像データセットでstylegan2-adaをトレーニングした以前の研究の継続です。 本稿では,GANに基づく拡張性能のデータセットサイズ依存性について検討し,小型サンプルに着目した。 1つはクラス当たり1000画像(合計4000画像)、もう1つはクラス当たり500画像(合計2000画像)である。 両方のセットでStyleGAN2-ADAをトレーニングし、生成した画像の品質を検証した後、マルチクラス分類問題における拡張アプローチの1つとしてトレーニングされたGANを使用する。 我々は,ganに基づく強調法の品質を,covid-19胸部x線画像の転送学習に基づく分類を用いて,2つの異なるアプローチ(古典的増補と無増補)と比較した。 結果は、異なる分類品質指標を用いて定量化され、文献の結果と比較される。 GANベースの拡張アプローチは、中規模および大規模データセットでは古典的な拡張に匹敵するが、より小さなデータセットでは不十分である。 元のデータセットのサイズと分類の質との間には、拡張アプローチとは独立に相関がある。

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